王釔淞 聞梓彥 陳功 劉晨曦 潘潔

摘 要：我國提出雙碳政策以來，各級政府積極采取行動實現(xiàn)減污降碳協(xié)同增效，促進經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型。本文采用STIRPAT模型探索2008—2021年江蘇省蘇州市重點產(chǎn)業(yè)碳排放量與人口城鎮(zhèn)化水平、人均生產(chǎn)總值、綠色金融指數(shù)、碳排放強度之間的關系。同時，設置不同綠色金融發(fā)展程度情景，對蘇州市重點產(chǎn)業(yè)進行碳排放峰值模擬實驗。研究表明：綠色金融能夠有效促進碳減排，蘇州市加強發(fā)展綠色金融對達成碳達峰計劃具有重要意義。

關鍵詞：綠色金融；STIRPAT模型；碳減排；碳峰值；蘇州重點產(chǎn)業(yè)；綠色金融指數(shù)

本文索引：王釔淞，聞梓彥，陳功，等.<變量 2>[J].中國商論，2024（03）：-124.

中圖分類號：F205；DF468 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）02（a）--05

1 引言

自2005年起，中國碳排放總量連續(xù)十七年居世界首位。2020年中國在第75屆聯(lián)合國大會上正式提出了“雙碳”目標。2021年，蘇州市重點產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值達8133.91億元，碳排放總量達2911.19萬噸。人民銀行蘇州市中心支行發(fā)布了《關于2022年蘇州市綠色低碳轉(zhuǎn)型金融重點工作部署的通知》，明確了未來綠色金融定量目標，提出了十大重點工作方向。為此，對蘇州市綠色金融發(fā)展現(xiàn)狀和碳排放效應進行研究、明確蘇州碳排放的金融驅(qū)動機制、模擬蘇州未來的碳達峰路徑，對于制定長期穩(wěn)健的碳減排政策具有重要意義。

截至目前，學術界研究綠色金融與產(chǎn)業(yè)碳排放的重點在于碳排放的影響因素。李艷紅（2018）研究發(fā)現(xiàn)，河北省人均碳排放與人均GDP之間存在“倒U”型曲線，產(chǎn)業(yè)結構和能源結構調(diào)整是河北省實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的根本途徑[1]。Muhammad et al.（2023）研究發(fā)現(xiàn)，綠色金融、綠色創(chuàng)新、環(huán)境政策嚴格程度、GDP、出口、進口和碳排放之間有著長期的聯(lián)系[2]。張歡等（2023）研究發(fā)現(xiàn)：綠色信貸對碳排放具有顯著抑制作用，城鎮(zhèn)化水平、人均 GDP和單位 GDP能源消費量與碳排放呈正相關[3]。另一部分學者主要研究綠色金融在碳減排中的應用，何吾潔等（2019）利用VAR模型研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)展綠色金融、利用可再生能源都能有效抑制單位GDP二氧化碳的排放[4]。楊林京等（2021）采用有調(diào)節(jié)的中介效應模型研究發(fā)現(xiàn)，綠色金融發(fā)展和結構調(diào)整優(yōu)化能夠顯著抑制碳排放[5]。Franley et al.（2022）采用面板分位數(shù)回歸，研究表明可再生能源使用的增加和綠色金融發(fā)展指數(shù)的進步有助于減少二氧化碳排放量[6]。劉鋒等（2022）基于環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC），研究發(fā)現(xiàn)：中國綠色金融發(fā)展顯著抑制了碳排放[7]。由此可見，少有學者研究具體地區(qū)碳排放的影響因素，并且缺乏定量研究，不利于為地方政府提供可行性建議。

綜上所述，本文的研究目標為：探索蘇州綠色金融與重點產(chǎn)業(yè)碳排放量的關系，為推動蘇州實現(xiàn)“雙碳”目標提出建議。為此，本文將基于蘇州重點產(chǎn)業(yè)的碳排放數(shù)據(jù)和STIRPAT模型，量化分析碳排放量的影響因素，預測不同綠色金融發(fā)展程度下碳達峰的路徑，從而提出相關建議，增強碳減排效應。

2 蘇州市綠色金融與重點產(chǎn)業(yè)碳排放現(xiàn)狀分析

2.1 蘇州市綠色金融發(fā)展現(xiàn)狀

為順利實現(xiàn)“雙碳”目標，蘇州市政府大力倡導綠色發(fā)展，引導金融資本與環(huán)保項目對接，開發(fā)多樣化綠色金融產(chǎn)品。

蘇州市綠色信貸規(guī)模不斷擴大。截至2023年3月末，蘇州本外幣綠色貸款余額6647億元，同比增長50.5%，相比其他各項貸款增速高出34.9%，體現(xiàn)了綠色信貸強大的競爭力。

蘇州市綠色債券發(fā)展不斷成熟。截至2022年12月末，蘇州綠色債券余額達到171億元，同比增長47%，形成了金融資本服務綠色業(yè)務的良好局面。

2.2 蘇州市碳排放重點產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀

2023年6月20日，蘇州市工信局發(fā)布了《蘇州市工業(yè)領域及重點行業(yè)碳達峰實施方案（征求意見稿）》，指出鋼鐵、石油化工、建材、紡織和造紙產(chǎn)業(yè)是碳排放的重點行業(yè)。

2.2.1 鋼鐵產(chǎn)業(yè)

蘇州鋼鐵產(chǎn)業(yè)超低排放改造工作整體起步較早，進展良好。2021年蘇州市完成鋼鐵產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值3114.8億元，碳排放總量達24.84百萬噸，較2020年和2019年同比減少0.68%和0.86%。鋼鐵企業(yè)投入大量資金和精力，全面實施污染治理。目前，蘇州鋼鐵企業(yè)煥然一新，已全部完成超低排放改造，促進了全市大氣環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善。

2.2.2 石油化工產(chǎn)業(yè)

蘇州市政府按照國家產(chǎn)業(yè)政策，圍繞八大產(chǎn)業(yè)鏈，鼓勵企業(yè)利用現(xiàn)有基礎，應用關鍵技術，優(yōu)化產(chǎn)品結構。2021年蘇州石油化工產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值達1658.71億元，碳排放總量達7370噸。目前，蘇州市新建化工項目嚴格執(zhí)行準入門檻的要求，進入化工集中區(qū)域，對技術先進、優(yōu)勢明顯、帶動和支撐作用強的重大項目，及時納入全市重點項目規(guī)劃和年度實施計劃，優(yōu)先給予土地、信貸等支持。

2.2.3 建材產(chǎn)業(yè)

2021年，蘇州建筑行業(yè)總產(chǎn)值為942.56億元，碳排放總量達21.15萬噸，較2020年同比減少0.7%。全市有9家建筑業(yè)企業(yè)被評為2021年度江蘇省建筑業(yè)“百強企業(yè)”，蘇州市住建局正進一步優(yōu)化建筑業(yè)發(fā)展環(huán)境，促進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，深化行業(yè)改革，繼續(xù)做大做強蘇州建筑業(yè)。?

2.2.4 紡織產(chǎn)業(yè)

2021年，蘇州紡織業(yè)總產(chǎn)值達1657.92億元，碳排放總量達69.3萬噸，較2020年同比增長4.7%。目前，蘇州紡織業(yè)總量規(guī)模全國第一，后續(xù)將從上游原材料“頂天”、中間制造業(yè)智能化改造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型、終端產(chǎn)品品牌化發(fā)展三方面突破，大力實施“增品種、提品質(zhì)、創(chuàng)品牌”發(fā)展戰(zhàn)略，推動紡織業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，全力建設高水平紡織產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集群。

2.2.5 造紙產(chǎn)業(yè)

2021年，蘇州造紙產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值達759.92億元，碳排放量達3.36百萬噸，較2020年同比減少3.36%。未來，蘇州造紙行業(yè)將立足新階段的新形勢和新要求，從產(chǎn)業(yè)空間布局、綠色、循環(huán)、智能、安全五個方面進行提質(zhì)增效，確保造紙行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展穩(wěn)步向前。

3 模型構建和數(shù)據(jù)來源

3.1 STIRPAT模型構建

STIRPAT模型是一種常用的社會科學研究方法，這種模型提供了一種操作性強的分析框架，通過量化碳排放量與經(jīng)濟、人口、技術層面之間的關系，為研究提供直觀可靠的趨勢擬合與數(shù)據(jù)預測，能夠更準確地識別出具體的影響因素并制定相應的環(huán)境措施，對于理解環(huán)境問題的根源和解決途徑具有重要意義。

本文選取蘇州市碳排放與經(jīng)濟水平、人口、技術數(shù)據(jù)，依據(jù)STIRPAT模型，分析蘇州市社會經(jīng)濟因素對蘇州碳排放的影響。

STIRPAT模型的基本形式為：

式中，I為社會經(jīng)濟活動對環(huán)境的影響，P、A、T分別表示人口、經(jīng)濟、技術因素，a、b、c、d為對應系數(shù)。為了方便計算分析，將上式轉(zhuǎn)化為對數(shù)形式：

為引入綠色金融概念，對經(jīng)濟層面因素進行分解，得到下式：

其中，人口層面的U代表城鎮(zhèn)化水平；經(jīng)濟層面的G代表區(qū)域人均生產(chǎn)總值，L代表綠色金融指數(shù)（區(qū)域綠色金融總額與區(qū)域生產(chǎn)總值的比值），技術層面的E代表碳排放強度，即碳排放量與區(qū)域生產(chǎn)總值的比值。

3.2 數(shù)據(jù)來源及變量說明

本文數(shù)據(jù)采用2008—2021年蘇州市碳排放量、城鎮(zhèn)化率、區(qū)域生產(chǎn)總值、綠色金融、碳排放強度，分析各因素與碳排放量之間的關系。

碳排放量通過能源消費總量與碳排放系數(shù)（國家發(fā)改委能源研究所推薦的標煤的碳排放系數(shù)為0.67噸碳/噸標準煤）的乘積進行計算，能源消費總量來自歷年《蘇州統(tǒng)計年鑒》，城鎮(zhèn)化水平、區(qū)域生產(chǎn)總值、區(qū)域常住人口均來自蘇州市統(tǒng)計局的2023版《蘇州市情市力》。綠色金融的數(shù)據(jù)來源于市內(nèi)國有大型銀行的年報。

4 實證分析

4.1 回歸分析及檢驗結果

本文使用SPSSPRO進行嶺回歸分析以測算模型整體的關聯(lián)程度。經(jīng)過計算，各解釋變量之間的關系如下所示：

基于F檢驗顯著性P值為0.006，在1%水平上呈現(xiàn)顯著性，拒絕原假設，表明自變量與因變量之間存在著回歸關系。同時，模型的擬合優(yōu)度R2為0.773，模型表現(xiàn)較為良好，證明了蘇州市碳排放量與城鎮(zhèn)化率、區(qū)域生產(chǎn)總值、綠色金融、碳排放強度之間存在緊密聯(lián)系，具有較強的研究價值。

本文根據(jù)所得模型結果，可以判斷碳排放量與人口城鎮(zhèn)化率、人均生產(chǎn)總值、碳排放強度成正相關，與綠色金融指數(shù)成負相關。

（1）人口城鎮(zhèn)化率。蘇州已經(jīng)具備較高的人口城鎮(zhèn)化率，當人口城鎮(zhèn)化率進一步提高但清潔能源無法大規(guī)模擴展時，人口城鎮(zhèn)化率的提高對碳排放量影響較大，每提高1個人口城鎮(zhèn)化率的百分點，將提高1.22個單位的碳排放量。

（2）人均生產(chǎn)總值。當人均生產(chǎn)總值上升時，代表著經(jīng)濟的增長，這也會引起碳排放量的增長，根據(jù)模型結果可以看到，每增長1個單位的人均生產(chǎn)總值，碳排放量會相應增長0.192個單位。

（3）綠色金融指數(shù)。綠色金融被用于支持和促進環(huán)保項目和可持續(xù)發(fā)展，綠色金融指數(shù)指的是區(qū)域綠色金融總額與區(qū)域生產(chǎn)總值的比值。在本模型中，可以得到每增加1個百分點的綠色金融指數(shù)，碳排放量可以下降0.153個單位，對碳減排起到積極的正向作用，說明綠色金融業(yè)務的發(fā)展能夠有效促進蘇州碳排放的減少。

（4）碳排放強度。碳排放量與區(qū)域生產(chǎn)總值的比值，可以客觀地反映碳排放量與經(jīng)濟之間的關系，從模型結果可知，碳排放強度每增加1個單位，碳排放量將增加0.174個單位。

4.2 基于不同綠色金融發(fā)展程度下的碳峰值模擬實驗

4.2.1 情景設置

江蘇省工信廳、江蘇省發(fā)改委、江蘇省生態(tài)環(huán)境廳聯(lián)合印發(fā)《江蘇省工業(yè)領域碳達峰及重點行業(yè)碳達峰實施方案》中指出江蘇省鋼鐵、石化化工、建材、紡織和造紙五大行業(yè)碳排放量約占全省工業(yè)領域碳排放量的75%以上。

根據(jù)蘇州統(tǒng)計局發(fā)布的《蘇州市情市力》與《蘇州統(tǒng)計年鑒》計算可得，2016—2020年，城鎮(zhèn)化率上漲5.05%，區(qū)域人均生產(chǎn)總值上漲28.47%，綠色金融指數(shù)上漲20.48%，碳排放強度下降17.81%。

為方便計算，設置基準情況下的各項數(shù)據(jù)：在“十四五”時期的城鎮(zhèn)化率上漲5%，區(qū)域人均生產(chǎn)總值上漲25%，綠色金融指數(shù)上漲21%，碳排放強度下降20%，蘇州市重點產(chǎn)業(yè)碳排放量為全市排放總量的75%。

依據(jù)基準情況下的數(shù)據(jù)，本文分別定義了高發(fā)展模式與低發(fā)展模式。高發(fā)展模式下綠色金融指數(shù)快速增長，綠色金融業(yè)務蓬勃發(fā)展，“十四五”時期綠色金融指數(shù)達到25%；低發(fā)展模式下，由于蘇州經(jīng)濟發(fā)達，近年來越發(fā)注重經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，因此綠色金融指數(shù)相比基準情況略低，綠色金融指數(shù)為20%，象征著綠色金融業(yè)務發(fā)展緩慢。

4.2.2 碳排放峰值模擬

將數(shù)據(jù)帶入模型進行測算，計算結果如下：

本文以2016—2020年為起點，根據(jù)模型，預測蘇州市重點產(chǎn)業(yè)未來在不同綠色金融發(fā)展情形下的碳排放量。由表4和圖2可知，在基準情況下，按照現(xiàn)階段的綠色金融發(fā)展速度，在2030年前碳排放量較難達到頂峰；在低發(fā)展的情況下，碳排放量依然快速增長，在2030年前碳排放量無法達到頂峰；在高發(fā)展情形下，因大力發(fā)展綠色金融業(yè)務，碳排放量能夠在2028年左右達到蘇州最高排放量為303.08百萬噸，相比基準情況和高排放情況分別降低8.83百萬噸和14.64百萬噸，為后續(xù)實現(xiàn)2060年的碳中和計劃打下堅實的基礎。

5 結論與建議

本文從蘇州市綠色金融和重點產(chǎn)業(yè)碳排放現(xiàn)狀入手，根據(jù)2008—2021年蘇州市的碳排放情況與經(jīng)濟水平、人口、技術等數(shù)據(jù)建立了STIRPAT模型，并使用SPSSPRO進行嶺回歸分析證明該模型具有較強的研究價值。本文基于得出的STIRPAT模型，根據(jù)2016—2020年蘇州市人口城鎮(zhèn)化率、區(qū)域人均生產(chǎn)總值、綠色金融指數(shù)、碳排放強度等各項指標的變化情況，模擬出2021—2040年蘇州市重點產(chǎn)業(yè)在不同綠色金融發(fā)展情形下的碳達峰路徑。

研究發(fā)現(xiàn)：

（1）蘇州市碳排放量與人口城鎮(zhèn)化率、人均生產(chǎn)總值、綠色金融指數(shù)、碳排放強度等因素有關。當人口城鎮(zhèn)化率、人均生產(chǎn)總值、碳排放強度增加時，碳排放量會隨之增加，呈正相關；當綠色金融指數(shù)上升時，碳排放量會減少，呈負相關。

（2）在基準情況和低發(fā)展情況下，2030年后，蘇州市碳排放量依舊處于快速增長階段，無法實現(xiàn)2030年的碳達峰目標；在綠色金融高發(fā)展情況下，蘇州市將在2026—2030年達到碳排放量峰值303.08百萬噸，有助于后續(xù)實現(xiàn)2060年的碳中和計劃。

綜上所述，蘇州市若要順利實現(xiàn)“雙碳”目標，就必須堅持低碳排放，即需要在人口城鎮(zhèn)化、人均生產(chǎn)總值、綠色金融指數(shù)等方面找到適合蘇州的低碳方案。本文就綠色金融助力“雙碳”目標的實現(xiàn)提出以下建議：

（1）持續(xù)完善綠色金融標準體系。政府可以進一步完善綠色保險、綠色基金、綠色信托等綠色金融產(chǎn)品標準化體系，明確產(chǎn)品發(fā)行制度、規(guī)范交易流程，形成監(jiān)管部門和金融機構關于“綠色”定義共識的一致性，明確綠色金融產(chǎn)品標簽，提高市場透明度，減少“假綠”現(xiàn)象。

（2）推動碳排放信息透明化、清晰化。監(jiān)管部門可以構建并完善碳排放信息披露框架、制定并完善相關法律法規(guī)，除明確企業(yè)披露的碳排放信息需包含的內(nèi)容外，還應規(guī)定其法律責任、監(jiān)督管理、事務管理、獎勵與懲罰等方面，推動企業(yè)碳排放信息披露的強制性和規(guī)范性。

（3）創(chuàng)新綠色金融產(chǎn)品與服務。政府可以出臺一系列財政補貼政策，鼓勵金融機構推進綠色信貸、綠色債券、綠色保險、綠色基金等金融產(chǎn)品創(chuàng)新，比如開發(fā)并支持碳資產(chǎn)抵質(zhì)押貸款、碳中和債券、碳保險、碳基金等創(chuàng)新品種，積極為重點產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提供資金支持，充分發(fā)揮綠色金融在支持綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的引導作用。

參考文獻

李艷紅.河北省碳排放與經(jīng)濟增長間關系的EKC存在性驗證及STIRPAT實證分析[J].生態(tài)經(jīng)濟評論，2018（1）：14-24.

Umar Muhammad，Safi Adnan. Do green finance and innovation matter for environmental protection？ A case of OECD economies[J]. Energy Economics，2023，119.

張歡，楊彥紅，王瑞祥.甘肅省綠色金融發(fā)展對碳達峰與低碳韌性的影響研究：基于STIRPAT模型和情景模擬的分析[J]. 西部金融，2023（2）：69-78.

何吾潔，陳含樺，王卓.綠色金融發(fā)展與碳排放動態(tài)關系的實證研究：基于VAR模型的檢驗[J].貴州師范大學學報（社會科學版），2019（1）：99-108.

楊林京，廖志高.綠色金融、結構調(diào)整和碳排放：基于有調(diào)節(jié)的中介效應檢驗[J]. 金融與經(jīng)濟，2021（12）：31-39.

Mngumi Franley，Shaorong Sun，Shair Faluk，Waqas Muhammad. Does green finance mitigate the effects of climate variability： role of renewable energy investment and infrastructure.

劉鋒，黃蘋，唐丹.綠色金融的碳減排效應及影響渠道研究[J]. 金融經(jīng)濟學研究，2022，37（6）：144-158.